# MINST-CNN
基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计,matlab实现
## 目录结构
+ .m文件:matlab源文件
+ MINSTData.mat:训练数据集和测试数据集,可用load函数导入matlab
## 网络设计
![image-20201024225324048](./README.assets/image-20201024225324048.png)
**特征提取子网络:**
训练数据为28×28,像素值归一化为[0~1]的图像。经过9×9×20的滤波器矩阵滤波过后,提取出20×20×20的FeatureMap矩阵。将得到的特征矩阵经过ReLU激活函数后,求得Y1,Y1经过2×2的平均池化后,降低图像维度,得到Y2。
**分类子网络:**
分类子网络中采用“交叉熵+Softmax”和小批量算法的方法对数据进行训练,Y1经过Reshape函数转化为列向量,得到y2。y2再输入进分类子网络中。分类子网络采用BP策略,将误差向后传播,并更新网络中的权重值。
## 训练和调试方法
**训练:**
**1.** **载入训练数据,并设置时钟,记录运行时间**
![img](./README.assets/clip_image001.png)
**2.** **初始化权重值**
![img](./README.assets/clip_image002.png)
**3.** **采用小批量算法对神经网络进行训练,60000个样本,分12,000组,每组5个。总共更新12000次权重值**
![img](./README.assets/clip_image004.jpg)
![img](./README.assets/clip_image006.jpg)
![img](./README.assets/clip_image008.jpg)
![img](./README.assets/clip_image010.jpg)
**4.** **载入测试数据,并将输出结果与真实结果进行对比,统计识别的正确率。同时暂停时钟,输出程序运行时间**
![img](./README.assets/clip_image012.jpg)
![img](./README.assets/clip_image014.jpg)
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部署说明文档.md 13KB
MINST-CNN-main
ReLU.m 44B
Pool.m 130B
DeltaMiniBatch.m 2KB
main.m 891B
MNISTData.mat 29.5MB
README.assets
clip_image014.jpg 25KB
clip_image006.jpg 20KB
clip_image012.jpg 52KB
clip_image004.jpg 30KB
clip_image008.jpg 37KB
clip_image002.png 15KB
clip_image010.jpg 34KB
image-20201024225324048.png 27KB
clip_image001.png 10KB
README.md 2KB
Softmax.m 63B
Conv.m 159B
171265889347208773632.zip 416B
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